一文带你了解数据分析师如何利用大数据解决工作中的问题

　　

　　数据分析师是不同行业专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

　　Data analyst

　　数据分析师：

　　数据分析师存在于咨询公司和大型国企。

　　咨询公司更多的做定量调研，比如用户态度、竞品、行业信息等数据，企业内部自己分析不了的，需要咨询公司出面。

　　而大型国企，例如银行、航空公司等，数据体系完善、内部系统也完善，国家的政策法规支持，可以拿到除了消费以外的大量信息，比如用户基本特征、用户通话、刷卡、投诉等行为。

　　通过分析大数据，深度挖掘需求场景，促进用户更多消费，为公司带来利益、规避风险。

　　还可以做一些宏观分析，比如行业研究中的行业发展趋势和竞争态势，通过分析大数据把握行业整体动向，从而支持战略决策。

　　数据分析师可以利用大数据解决工作中的问题，具体方法如下：

　　01、确定问题和目标：

　　首先需要明确工作中需要解决的问题和目标，例如提高业务效率、改进产品质量、降低成本等。

　　02

　　收集和整理数据：

　　收集与问题相关的大数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

　　Data queries

　　数据查询：

　　根据筛选条件能够查询到以下几类数据：

　　1、常驻人群基本状况：

　　人口数量、来源地、热力图、基础画像、分层画像等

　　

　　2、常驻人口在全市到访和消费偏好：

　　到访商场排名、业态到访热度、五大业态到访热度、商场品牌热度等

　　

　　3、常驻人口在区域内到访和消费偏好：

　　到访商场排名、商场业态到访热度、五大业态到访热度、场内品牌到访热度等

　　

　　4、项目到访客群基础信息：

　　日/月客流、基础画像、分层画像、渗透率、到访频次、停留时长等

　　

　　5、常驻人口在全市到访和消费偏好：

　　项目业态到访热度、区域业态到访热度、五大业态分业种到访热度、项目品牌到访热度等

　　

　　6、常驻人口在区域内到访和消费偏好：

　　重叠客群分析、新增客群分析、流失客群分析、老客分析、指定商场经营分析、指定品牌经营分析等

　　

　　下图所示热力图是根据用户给定的筛选条件查询到的客户分布图。

　　定制化用户分布热力图

　　03、分析数据：

　　通过数据分析工具，对收集到的数据进行处理和分析，找出数据之间的关系和趋势，形成可视化结果和分析报告。

　　比如说分析下面这家企业周边三公里范围内的数据：

　　常驻人口有 196.61万人，居住人口有 83.88万人，工作人口有 170.94万人，

　　已婚人数占比70.84%，收入水平较高。

　　

　　人口概况

　　区域内教育水平大专及以上人口占比更多，人群职业以专业技术人员和文职人员为主。

　　

　　教育水平职业分布

　　人群年龄25--34岁的占比较大，年轻人多，消费水平高。

　　

　　消费水平、年龄分布

　　04、提出解决方案：

　　根据分析结果，提出相应的解决方案，例如：改进业务流程、优化产品设计、降低生产成本等。

　　05、实施方案并跟踪效果：

　　对提出的解决方案进行实施，并对实施过程中的效果进行跟踪和评估，对方案进行改进和优化。

　　06、持续改进和优化：

　　持续关注数据变化和趋势，及时调整和优化方案，以达到最优解。

　　总之，数据分析师利用大数据解决问题需要具备数据分析能力和业务分析能力，同时需要掌握相关的数据分析工具和技术，如Python、R语言、SQL等。同时需要积极学习新的技术和工具，以不断提高解决问题的效率和准确性。

　　举报/反馈